언어가 기술이 아닌 이유

인적 자본이란 무엇입니까?

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대부분의 사람들은 자본이라는 단어를 들으면 금융 자본을 생각하지만 그것은 한 종류에 불과합니다. 물리적, 환경적, 사회적인 자본과 같은 다른 유형의 자본이 많이 있지만 지금은 인적 자본에 초점을 맞추고 싶습니다.

인적 자본은 개인이나 집단이 소유한 지식, 교육 및 훈련의 축적량을 나타내는 용어입니다. 그것이 인간을 더 생산적으로 만드는 것입니다. 학교에 가거나 현장 교육을 받을 때 하는 것은 인적 자본을 늘리기 때문입니다.

자본, 노동, 기술과 함께 인적 자본은 경제 성장을 가능하게 하는 생산의 투입물입니다. 경제에서 인적 자본이 많을수록 우리가 할 수 있는 일이 많을수록 공동 번영을 위한 잠재력도 커집니다.

이전에 나는 기술이 일상적인 대화보다 경제학에서 더 좁은 정의를 가지고 있다는 아이디어를 제시했습니다. 기술은 노하우라고 생각하는 것이 가장 좋습니다. 그것은 더 나은 자본으로 이어지며 본질적으로 비경쟁적이며 비배제적인 레시피 또는 디자인입니다. 기술이 노하우이고 인적자본이 지식이라면 인적자본은 기술의 다른 말인가? 아니요.

인적 자본은 기술과 어떻게 다른가

인적 자본은 경쟁적이며 배제할 수 있다고 말하면 어떻게 하시겠습니까? 즉, 지식은 공짜가 아니며 희소합니다. 이것은 미친 소리처럼 들릴지 모르지만 내 말을 들어보십시오.

Paul Romer 는 인적 자본의 예로 추가 능력을 사용하고 기술의 예로 신제품 설계를 사용하여 인적 자본을 기술에 비유했을 때 가장 좋다고 말했습니다 . 첫 번째 학생에게 산수를 가르치는 것은 두 번째 학생을 가르치는 것만큼 비용이 많이 듭니다. 추가 기능은 개인과 독립적으로 존재하지 않기 때문에 경쟁적입니다. 사람은 한 번에 한 장소에만 있을 수 있습니다. 사람은 한 번에 하나의 문제만 해결할 수 있습니다. 우리가 매트릭스에 살고 있지 않는 한 인적 자본을 한 사람에게서 다음 사람으로 공유하는 것이 실제로 더 쉬워지지 않습니다. 이는 상대적으로 희소하다는 것을 의미합니다. 레시피나 디자인과 같은 기술 단위를 공유하는 것은 Matrix가 보여주는 것처럼 정말 쉽습니다: 업로드 및 다운로드.

인적 자본은 또한 공립 및 사립 대학 시스템과 같은 경쟁 시장에서 거래될 수 있습니다. 이는 또한 배제 가능하다는 것을 의미하며 이는 기술과도 다릅니다. 기술은 비밀로 할 수 없습니다. 기업이 시도할 때 제품이 시장에 출시되자마자 경쟁 기업은 설계를 리버스 엔지니어링할 방법을 찾습니다.

생산 요소의 승수

기술과 인적 자본의 차이를 이해하는 더 좋은 방법은 기술과 인적 자본이 생산의 가장 중요한 두 가지 요소인 자본과 노동에 어떻게 영향을 미치는지 살펴보는 것입니다. 기술은 자본을 더 생산적으로 만드는 반면 인적 자본은 노동을 더 생산적으로 만듭니다.

이것은 현실과 아무런 관련이 없는 학문적 구분처럼 들릴지 모르지만 인공 지능, 로봇 공학 및 기타 범용 기술에서 나오는 자동화 물결에 대처하는 방법에 있어 매우 중요합니다. 기술은 더 큰 번영을 위한 힘이 될 수 있지만 인적 자본(교육)에 대한 투자로 통제되지 않으면 부는 공유되지 않고 집중됩니다.

그것에 대해 생각해보십시오. 자본의 승수가 노동의 승수보다 빠르게 증가한다면, 노동에 대한 부가가치는 자본에 대한 부가가치에 비해 상대적으로 축소된다는 것을 의미합니다. 결과적으로 자본 소유자는 더 많은 수익을 얻는 반면 노동 소유자(노동자)는 더 적게 받습니다. 우리가 다국적 기업보다 강한 노동 조합이 있는 세상에 살지 않는 한 이것은 아마도 우리가 원하는 것이 아닐 것입니다.

그렇다면 언어란 무엇인가?

이 시점에서 내가 어디로 가고 있는지 알기를 바랍니다. 어떤 사람들은 언어를 기술로 생각하지만 실제로는 인적 자본입니다. Romer의 예에서 산술과 동일한 제약 조건을 갖습니다. 언어는 산술만큼 희소합니다. 특히 10세 이후에 배우기 시작하는 경우 인간이 언어를 마스터하는 데 오랜 시간이 걸립니다 . 한 사람 또는 다른 언어로 언어를 배우는 것이 더 이상 쉬워지지 않습니다. 언어는 또한 시장에서 언어 학습 제품의 포화도를 설명하는 데 도움이 될 수 있는 제외 가능합니다. 언어는 자본의 승수가 아니라 노동의 승수이다.

언어 기술은 어떻습니까?

인공 지능 및 기계 학습 분야에는 컴퓨터가 언어를 이해하도록 하는 자연어 처리라는 하위 분야가 있습니다. 이것은 일반적으로 심층 신경망(DNN)을 통해 가능합니다. DNN은 우리가 일반적으로 컴퓨터를 프로그래밍하는 방식이 아닌 루틴이 전혀 없는 작업을 컴퓨터가 수행할 수 있도록 하기 때문에 다른 종류의 프로그래밍입니다. 그들은 전통적인 의미로 실제로 프로그래밍되지 않았습니다. 대신, 이미지와 같은 사물의 엄청난 양의 예가 제시되고 어떤 예가 사람의 얼굴이나 토스터와 같은 것으로 특징지어질 수 있는지 알려줍니다. 이를 통해 얼굴과 토스터를 인식하는 능력을 도출할 수 있습니다. 그들은 배우지 않고 프로그래밍되지 않습니다.

자연어 처리가 언어를 기술로 만들었다고 가정하기 쉬울 수 있지만 실제로 우리가 한 것은 입력과 출력에 언어를 사용하는 기술을 만든 것뿐이며 기계가 아직 이 부분에서 뛰어나지 못했다고 주장할 수 있습니다. 컴퓨터는 이해할 수 없지만 인간은 이해할 수 있는 문장 목록 ). 언어는 여전히 인간의 두뇌 사이에 전달하는 데 매우 비효율적이며 조만간 바뀔 것 같지 않습니다.

이 처음 두 게시물은 경제 이론 내에서 기술과 인적 자본에 대해 생각하는 방법에 대한 몇 가지 배경을 제공했습니다. 다음 포스트에서는 이 시리즈의 핵심인 산업기술 자동화의 역사와 최신 자동화인 인공지능의 미래를 향해 한 걸음 더 나아가고자 합니다. 우리는 20세기 농업 내에서 기술과 인적 자본 간의 경쟁이 어떻게 진행되었는지 살펴볼 것입니다.